А.А. Хомякова1, М.А. Янгиров2, М. Аль-Харош3

1,2,3 ФГАОУ ВО «МГТУ им. Н.Э. Баумана» (Москва, Россия)

1 khomyakovaaa@student.bmstu.ru

Постановка проблемы. Артериальное давление и скорость распространения пульсовой волны относятся к ключевым маркерам состояния сердечно-сосудистой системы. Применяемая в клинической практике манжетная сфигмоманометрия принципиально дискретна и дает лишь усредненную по нескольким сердечным циклам оценку, вследствие чего вариабельность давления от цикла к циклу, имеющая самостоятельное прогностическое значение, оказывается недоступной для наблюдения. Методы, основанные на времени распространения пульсовой волны по протяженному участку сосудистого русла, усредняют механические свойства неоднородных по эластичности сегментов и требуют частой повторной калибровки, а локальные методы опираются на громоздкое ультразвуковое оборудование. Электроимпедансная плетизмография лишена этих недостатков, однако однозначное соответствие между регистрируемым сигналом импеданса и абсолютным диаметром артерии отсутствует, что требует решения обратной задачи с нетривиальной физической моделью.

Цель. Разработать программно-алгоритмический комплекс, обеспечивающий устойчивую предобработку двухканальных импедансных сигналов, автоматическое определение характерных точек кардиоцикла, решение обратной задачи электрического импеданса для восстановления формы колебаний диаметра артерии и расчет локальной скорости пульсовой волны и артериального давления в каждом сердечном цикле.

Результаты. Отмечено, что комплекс реализован на языке Python и содержит четыре последовательных блока: устойчивое детрендирование дыхательного тренда двухогибающим сплайном Акимы, детерминированный детектор шести характерных точек, ускоренное решение обратной задачи методом Брента и двухточечную калибровку давления с привязкой к медиане. Верификация выполнена на двухканальной записи, полученной in vivo у здорового добровольца. Показано, что восстановленные значения давления от цикла к циклу группируются вокруг калибровочных значений 122 мм рт.ст. (систолическое) и 75 мм рт.ст. (диастолическое) с размахом ±5 и ±2 мм рт.ст. соответственно; среднее время расчета одного кардиоцикла не превышает 0,7 с.

Практическая значимость. Комплекс позволяет наблюдать физиологическую вариабельность артериального давления от цикла к циклу, которую манжетные приборы усредняют по построению, и служит алгоритмической основой носимой системы безманжетного мониторинга артериального давления.

Хомякова А.А., Янгиров М.А., Аль-Харош М. Программно-алгоритмический комплекс для безманжетного мониторинга артериального давления на основе синхронной регистрации локальной скорости пульсовой волны и изменений диаметра артерии // Биомедицинская радиоэлектроника. 2026. Т. 29. № 6. С. 106−114. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202606-18

1. Oliver J.J., Webb D.J. Noninvasive assessment of arterial stiffness and risk of atherosclerotic events // Arterioscler Thromb Vasc Biol. Apr. 2003. V. 23. № 4. P. 554–566. doi: 10.1161/01.ATV.0000060460.52916.D6.
2. McEniery C. M., Cockcroft J.R., Roman M.J., Franklin S.S., Wilkinson I.B. Central blood pressure: current evidence and clinical importance // European Heart Journal. 2014. V. 35. № 26. P. 1719–1725.
3. Ding X.-R. et al. Continuous blood pressure measurement from invasive to unobtrusive: celebration of 200th birth anniversary of Carl Ludwig // IEEE J Biomed Health Inform, Nov. 2016. V. 20. № 6. P. 1455–1465.
4. Sharma M. et al. Cuff-less and continuous blood pressure monitoring: a methodological review // Technologies. May 2017. V. 5. № 2. P. 1–22.
5. Mukkamala R. et al. Toward ubiquitous blood pressure monitoring via pulse transit time: theory and practice // IEEE Trans Biomed Eng. Aug. 2015. V. 62. № 8. P. 1879–1901.
6. Ding X. et al. Impact of heart disease and calibration interval on accuracy of pulse transit time-based blood pressure estimation // Physiol Meas. Feb. 2016. V. 37. № 2. P. 227–237.
7. Nabeel P.M., Joseph J., Karthik S., Sivaprakasam M., Chenniappan M. Bi-modal arterial compliance probe for calibration-free cuffless blood pressure estimation // IEEE Trans Biomed Eng, Nov. 2018. V. 65. № 11. P. 2392–2404.
8. Al-harosh M., Yangirov M., Kolesnikov D., Shchukin S. Bio-impedance sensor for real-time artery diameter waveform assessment // Sensors. 2021. V. 21. № 24. Art. № 8438. doi: 10.3390/s21248438.
9. Sugawara M., Niki K., Furuhata H., Ohnishi S., Suzuki S. Relationship between the pressure and diameter of the carotid artery in humans // Heart Vessels. 2000. V. 15. P. 49–51.
10. Smirnova A., Belsheva M., Mugeb A. Applicability assessment of electrical impedance plethysmography for vascular diseases diagnosis // In Proc. 2023 Systems and Technologies of the Digital HealthCare (STDH), IEEE. 2023. P. 118–122.
11. Al-haroshM., Chernikov E., Shchukin S. Patient-specific numerical modeling for renal blood monitoring using electrical bio-impedance // Sensors. 2022. V. 22. № 2. Art. no. 606. DOI: 10.3390/s22020606.
12. Bramwell J.C., Hill A.V. The velocity of the pulse wave in man. Proc. Roy. Soc. Lond. B. 1922. V. 93. № 652. P. 298–306.